Die 21 Daten-Risiken in GenAI-Systemen, die fast niemand auf dem Schirm hat
Das neue OWASP Whitepaper „GenAI Data Security — Risks and Mitigations 2026“ identifiziert 21 spezifische Datensicherheitsrisiken für LLMs, GenAI und Agentic AI. Wir zeigen, was drinsteht — und was Sie jetzt tun müssen.
Valeri Milke
CEO · VamiSec GmbH
ISO 27001 & 42001 Lead Auditor
AI Officer · NIS2 · CRA · AI Act
Warum GenAI Data Security ein eigenes Thema braucht
Generative AI verändert die Spielregeln für Datensicherheit fundamental. Das Context Window wird zum Angriffsvektor.
Context Window = Flat Namespace
System Prompt, User Input, RAG-Daten, Tool Outputs — alles im selben Raum, ohne interne Access Controls. Ein RAG-Chunk aus der vertraulichen HR-Datenbank sitzt neben dem User Input mit gleichem Trust Weight.Daten werden zu Code
In LLMs wird jeder Input potenziell zur Instruktion. Die Trennung von Control Plane und Data Plane existiert nicht. GenAI-Systeme müssen Zero Trust im Modell annehmen — es kann Daten leaken, rekonstruieren oder regurgitieren.Neue Data Surfaces
Prompts, Embeddings, Vector Stores, Agent Traces, Tool Payloads, KV Caches — alles Angriffsflächen, die klassische DLP nicht sieht.Agent Credentials als Crown Jewel
OAuth Tokens, API Keys und Cloud Credentials fließen in agentischen Workflows unkontrolliert durch Multi-Agent Chains.Die 21 Data Security Risiken im Überblick
Jedes Risiko folgt einer konsistenten Struktur: Angriffsszenario, Impact, und dreistufige Mitigations (Crawl → Walk → Run).
Sensitive Data Leakage
PII, Credentials und IP fließen unkontrolliert aus GenAI-Outputs ab — über Model Memorization, RAG Retrieval oder Logging.
Agent Identity & Credential Exposure
OAuth Tokens und API Keys werden in agentischen Workflows exponiert. Three-legged OAuth = systemische Privilege Escalation.
Shadow AI & Unsanctioned Data Flows
68% der Mitarbeiter nutzen GenAI ohne Genehmigung. +$670K zusätzliche Kosten pro Breach.
Data, Model & Artifact Poisoning
Training Data, RAG-Quellen und Model Artifacts können manipuliert werden — mit katastrophalen Folgen.
Data Integrity & Validation Failures
Halluzinierte Daten in Workflows, unvalidierte Outputs, fehlerhafte Transformationen.
Tool, Plugin & Agent Data Exchange
MCP/Plugin Data Drains, unkontrollierte Tool-Payloads, Cross-Agent Data Flows.
Data Governance & Classification
Lifecycle Management, Retention Policies und Data Lineage für KI-Systeme fehlen.
Non-Compliance & Regulatory Violations
DSGVO Art.17 vs. Model Memory, AI Act Art.15, CRA Vulnerability Reporting.
Multimodal Cross-Channel Leakage
Bild, Audio und Video als Daten-Exfiltrations-Kanal. Steganografie in multimodalen Pipelines.
Synthetic Data & Anonymization Pitfalls
Re-Identifikation trotz Anonymisierung. Falsche Sicherheitsgarantien bei synthetischen Daten.
Cross-Context Conversation Bleed
User A sieht Daten von User B. Fehlende Tenant Isolation in Shared-Memory-Architekturen.
LLM-to-SQL/Graph Injection
Prompt → SQL via semantischer Manipulation. Schema Exposure und Data Exfiltration.
Vector Store Platform Data Security
Embeddings sind NICHT anonym. Embedding Inversion rekonstruiert Originaltexte.
Excessive Telemetry & Monitoring Leakage
Logs und Monitoring-Pipelines enthalten sensible Daten. Redaction vor dem Logging fehlt.
Over-Broad Context Windows
Entwickler packen „alles“ in den Prompt. Data Minimization als wichtigstes Prinzip.
Endpoint & Browser Overreach
Copilot liest offene Tabs, E-Mails und Dateien. Keine granularen Permission Scopes.
Data Availability & Resilience Failures
RAG Outages, Pipeline Fragility, Single Points of Failure in KI-Infrastruktur.
Inference & Data Reconstruction
Model Inversion rekonstruiert Trainingsdaten aus Outputs. Membership Inference verlässt Privacy.
Human-in-the-Loop & Labeler Overexposure
Annotatoren und Reviewer sehen sensible Daten ohne angemessene Schutzmaßnahmen.
Model Exfiltration & IP Replication
Systematisches Querying extrahiert Modell-Verhalten. IP-Diebstahl via Distillation.
Disinformation via Data Poisoning
Trusted Retrieval = vergiftete Antworten. Adversariale Desinformation über RAG-Pipelines.
Crawl → Walk → Run
Jedes der 21 Risiken enthält ein dreistufiges Mitigation-Set für unterschiedliche Reifegrade. Starten Sie dort, wo Sie stehen.
CRAWL
WALK
RUN
GenAI-Daten schützen — bevor es zu spät ist
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